38-机器学习40讲阿里云盘下载

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38-机器学习40讲 95.2MB

05-结束语 (1讲) 1.0MB

结课丨终有一天，你将为今天的付出骄傲.pdf 1.0MB

04-概率图模型 (14讲) 26.7MB

总结课丨贝叶斯学习的模型体系.pdf 1.4MB

40丨结构学习：基于约束与基于评分.pdf 1.8MB

39丨隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型.pdf 2.4MB

38丨完备数据下的参数学习：有向图与无向图.pdf 1.9MB

37丨随机近似推断：MCMC.pdf 2.0MB

36丨确定近似推断：变分贝叶斯.pdf 1.7MB

35丨精确推断：变量消除及其拓展.pdf 1.9MB

34丨连续序列化模型：线性动态系统.pdf 1.8MB

33丨序列化建模：隐马尔可夫模型.pdf 1.9MB

32丨从有限到无限：高斯过程.pdf 2.0MB

31丨建模连续分布：高斯网络.pdf 1.6MB

30丨无向图模型：马尔可夫随机场.pdf 2.3MB

29丨有向图模型：贝叶斯网络.pdf 1.9MB

28丨最简单的概率图：朴素贝叶斯.pdf 2.1MB

03-统计机器学习模型 (18讲) 45.6MB

总结课丨机器学习的模型体系.pdf 1.1MB

27丨万能模型：梯度提升与随机森林.pdf 2.2MB

26丨集成化处理：Boosting与Bagging.pdf 2.3MB

25丨基于特征的区域划分：树模型.pdf 2.5MB

24丨深度编解码：表示学习.pdf 2.1MB

23丨层次化的神经网络：深度学习.pdf 2.5MB

22丨自适应的基函数：神经网络.pdf 2.0MB

21丨基函数扩展：属性的非线性化.pdf 2.0MB

20丨基于距离的学习：聚类与度量学习.pdf 2.6MB

19丨非参数化的局部模型：K近邻.pdf 2.1MB

18丨从全局到局部：核技巧.pdf 2.3MB

17丨几何角度看分类：支持向量机.pdf 2.2MB

16丨建模非正态分布：广义线性模型.pdf 2.2MB

15丨从回归到分类：联系函数与降维.pdf 2.4MB

14丨非线性降维：流形学习.pdf 8.0MB

13丨线性降维：主成分的使用.pdf 2.4MB

12丨正则化处理：收缩方法与边际化.pdf 1.8MB

11丨基础线性回归：一元与多元.pdf 2.9MB

02-机器学习概观 (10讲) 20.5MB

10丨特征预处理.pdf 2.4MB

09丨实验设计.pdf 2.1MB

08丨模型的评估指标.pdf 1.8MB

07丨模型的验证方法.pdf 1.9MB

06丨模型的设计准则.pdf 1.8MB

05丨模型的分类方式.pdf 1.9MB

04丨计算学习理论.pdf 1.8MB

03丨学什么与怎么学.pdf 2.4MB

02丨贝叶斯视角下的机器学习.pdf 2.1MB

01丨频率视角下的机器学习.pdf 2.2MB

01-开篇词 (1讲) 1.4MB

00丨开篇词丨打通修炼机器学习的任督二脉.pdf 1.4MB